Big data imagenes

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Big data imagenes del momento

Filtros KernelLos filtros Kernel son una técnica muy popular en el procesamiento de imágenes para afinar y desenfocar las imágenes. Estos filtros funcionan deslizando una matriz n × n a través de una imagen con un filtro de desenfoque gaussiano, que dará como resultado una imagen más borrosa, o un filtro de bordes verticales u horizontales de alto contraste que dará como resultado una imagen más nítida a lo largo de los bordes. Intuitivamente, el desenfoque de las imágenes para el Aumento de Datos podría conducir a una mayor resistencia al desenfoque por movimiento durante las pruebas. Además, la nitidez de las imágenes para el Aumento de Datos podría resultar en la encapsulación de más detalles sobre los objetos de interés.La nitidez y el desenfoque son algunas de las formas clásicas de aplicar filtros de núcleo a las imágenes. Kang et al. [64] experimentan con un filtro kernel único que intercambia aleatoriamente los valores de los píxeles en una ventana deslizante de n × n. Llaman a esta técnica de aumento PatchShuffle Regularization. Experimentando a través de diferentes tamaños de filtro y probabilidades de barajar los píxeles en cada paso, demuestran la eficacia de esto al lograr una tasa de error del 5,66% en CIFAR-10 en comparación con una tasa de error del 6,33% lograda sin el uso de PatchShuffle Regularization. Los ajustes de hiperparámetros que lograron esto consistieron en filtros de 2 × 2 y una probabilidad de intercambio de 0,05. Estos experimentos se realizaron utilizando la arquitectura CNN ResNet [3] (Figs. 5, 6).Fig. 5Ejemplos de aplicación de la técnica de regularización PatchShuffle [64]Imagen a tamaño completo

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Las personas también son big data. Pero sólo cuando se relacionan con el mundo digital a través de monitores de escritorio de hace décadas. Es entonces cuando se abren las puertas de la superautopista del big data (¡cuidado con los elefantes!). Los que han «pasado» del espacio de la carne al espacio del big data suelen llevar maletines que contienen pequeñas cantidades de datos en un mar de datos más grandes. Nosotros. Vayan ahora y caminen en paz por ese carril binario/pescado. Tus escritorios te han liberado.
«Bobby se sentía tan frío… tan… solo. Mientras todos sus amigos, Tammy, Greg, Max, eran devorados por el iPad azul y bastante grueso, Bobby se quedó solo. La única cadena de números binarios que no fue devorada. Comido, o fue vomitado, por el iPad. Era difícil de decir.Bobby estaba condenado a una vida solitaria, transmitiendo su binario a través de la parte superior de una proyección de Mercator.Siempre solo».
Esta es de IBM. El vórtice cuadriculado de datos que gira. La imagen es tan matizada, tan estratificada. La cuadrícula implica estructura, pero el remolino implica una desestructuración de la estructura. El tipo de estructura que sólo un consultor de IBM podría descubrir. Y en esa estructura hay datos. Pero no los datos binarios de antaño. No, son dígitos normales. Porque esta imagen acompaña a un libro blanco para ser leído por ejecutivos. Y ellos no entienden de binarios.

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El BigDataViewer es un navegador de reajuste para secuencias de imágenes multivistas de tamaño terabyte. BigDataViewer fue desarrollado teniendo en cuenta los datos de microscopía de lámina de luz multivista y se integra bien con la línea de procesamiento SPIMage de Fiji.
Conceptualmente, los datos visualizados comprenden múltiples fuentes de datos. Cada fuente proporciona una imagen 3D (para cada punto de tiempo en el caso de una secuencia de lapso de tiempo). Por ejemplo, en una secuencia SPIM multiángulo, cada ángulo es una fuente. En una secuencia SPIM multiángulo y multicanal, cada canal de cada ángulo es una fuente.
BigDataViewer viene con un formato de datos personalizado que está optimizado para un rápido acceso aleatorio a conjuntos de datos muy grandes. Esto permite navegar a cualquier lugar dentro de una grabación de varios terabytes en una fracción de segundo.
El formato de archivo se basa en XML y HDF5. Las imágenes se representan como pirámides multirresolución en mosaico, y se almacenan en matrices multidimensionales fragmentadas en HDF5. El archivo XML contiene metadatos, por ejemplo el registro de las fuentes en el sistema global de coordenadas.

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Hacemos realidad nuestra visión utilizando la última tecnología de Big Data y Deep Learning combinada con los conocimientos médicos y la experiencia de los usuarios. Esta mezcla nos permite acelerar la extracción de etiquetas médicas significativas y de alta calidad. Participamos en todo el ciclo de construcción de herramientas médicas impulsadas por la IA. Proporcionamos una plataforma, datos de entrenamiento, un sólido control de calidad y un análisis detallado de posibles problemas y debilidades del modelo.
Disponemos de un software potente y escalable desarrollado internamente para procesar y extraer información cuantitativa de forma ágil incluso para conjuntos de datos muy grandes. El software se comprueba y verifica automáticamente para garantizar el máximo nivel de fiabilidad
para los resultados. Disponemos de la infraestructura más moderna para almacenar y analizar interactivamente miles de conjuntos de datos con millones de imágenes. Desde la estimación del riesgo hasta la clasificación de enfermedades, nuestras herramientas proporcionan el estándar para el análisis escalable en imágenes médicas.

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